{"id":1005,"date":"2023-07-28T00:51:30","date_gmt":"2023-07-28T00:51:30","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/analisi-bivariata\/"},"modified":"2023-07-28T00:51:30","modified_gmt":"2023-07-28T00:51:30","slug":"analisi-bivariata","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/analisi-bivariata\/","title":{"rendered":"Una rapida introduzione all&#39;analisi bivariata"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Il termine <strong>analisi bivariata<\/strong> si riferisce all\u2019analisi di due variabili. Puoi ricordarlo perch\u00e9 il prefisso \u201cbi\u201d significa \u201cdue\u201d.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L\u2019obiettivo dell\u2019analisi bivariata \u00e8 comprendere la relazione tra due variabili. \u00c8 possibile confrontare questo tipo di analisi con quanto segue:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/analisi-invariate\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Analisi univariata<\/a> :<\/strong> analisi di una variabile.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Analisi multivariata:<\/strong> analisi di due o pi\u00f9 variabili.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Esistono tre modi comuni per eseguire l&#8217;analisi bivariata:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> Grafici a dispersione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> Coefficienti di correlazione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3.<\/strong> Regressione lineare semplice.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo tutorial fornisce un esempio di ciascuno di questi tipi di analisi bivariata utilizzando il seguente set di dati che contiene informazioni su due variabili: <strong>(1)<\/strong> Ore trascorse a studiare e <strong>(2)<\/strong> Punteggi degli esami ottenuti da 20 studenti diversi:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10408 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/bivarie1.png\" alt=\"\" width=\"256\" height=\"411\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Nuvole di punti<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un grafico a dispersione fornisce un modo visivo per eseguire analisi bivariate. Ci consente di visualizzare la relazione tra due variabili posizionando il valore di una variabile sull&#8217;asse x e il valore dell&#8217;altra variabile sull&#8217;asse y.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Nel grafico a dispersione sottostante posizioniamo le ore studiate sull&#8217;asse x e i risultati degli esami sull&#8217;asse y:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-10409 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/bivarie2.png\" alt=\"Analisi bivariata con un grafico a dispersione\" width=\"493\" height=\"383\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Si vede chiaramente che esiste una relazione positiva tra le due variabili: all&#8217;aumentare del numero di ore di studio, anche i punteggi degli esami tendono ad aumentare.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Coefficienti di correlazione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un coefficiente di correlazione fornisce un altro modo per eseguire l&#8217;analisi bivariata. Il tipo pi\u00f9 comune di coefficiente di correlazione \u00e8 il <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/coefficiente-di-correlazione-di-pearson-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">coefficiente di correlazione di Pearson<\/a> , che \u00e8 una misura dell&#8217;associazione lineare tra due variabili. <em>&nbsp;<\/em> Ha un valore compreso tra -1 e 1 dove:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">-1 indica una correlazione lineare perfettamente negativa tra due variabili<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">0 indica alcuna correlazione lineare tra due variabili<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">1 indica una correlazione lineare perfettamente positiva tra due variabili<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa semplice metrica ci d\u00e0 una buona idea di come sono correlate due variabili. In pratica, utilizziamo spesso grafici a dispersione <em>e<\/em> coefficienti di correlazione per comprendere la relazione tra due variabili in modo da poter visualizzare <em>e<\/em> quantificare la loro relazione.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. Regressione lineare semplice<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un terzo modo per eseguire l&#8217;analisi bivariata consiste nell&#8217;utilizzare <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">la regressione lineare semplice<\/a> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando questo metodo, scegliamo una variabile come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">variabile esplicativa<\/a> e l&#8217;altra variabile come <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">variabile di risposta<\/a> . Troviamo quindi la riga che meglio &#8220;si adatta&#8221; al set di dati, che possiamo quindi utilizzare per comprendere l&#8217;esatta relazione tra le due variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, la riga pi\u00f9 adatta per il set di dati sopra \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Punteggio esame = 69,07 + 3,85*(ore studiate)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ci\u00f2 significa che ogni ora aggiuntiva studiata \u00e8 associata a un aumento del punteggio medio dell&#8217;esame di 3,85. Adattando questo modello di regressione lineare, possiamo quantificare l&#8217;esatta relazione tra le ore studiate e il voto dell&#8217;esame.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><b>Correlato:<\/b><\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-lineare-semplice-excel\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire una regressione lineare semplice in Excel<\/a><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Conclusione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;analisi bivariata \u00e8 uno dei tipi di analisi pi\u00f9 comunemente utilizzati in statistica perch\u00e9 spesso vogliamo comprendere la relazione tra due variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Utilizzando grafici a dispersione, coefficienti di correlazione e una semplice regressione lineare, possiamo visualizzare e quantificare la relazione tra due variabili.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Spesso questi tre metodi vengono utilizzati insieme in un&#8217;analisi per ottenere un quadro completo della relazione tra due variabili. Quindi \u00e8 una buona idea familiarizzare con ciascun metodo.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il termine analisi bivariata si riferisce all\u2019analisi di due variabili. Puoi ricordarlo perch\u00e9 il prefisso \u201cbi\u201d significa \u201cdue\u201d. L\u2019obiettivo dell\u2019analisi bivariata \u00e8 comprendere la relazione tra due variabili. \u00c8 possibile confrontare questo tipo di analisi con quanto segue: Analisi univariata : analisi di una variabile. Analisi multivariata: analisi di due o pi\u00f9 variabili. 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